具体描述
作者简介
目录信息
第1部分 绪论
第1章 传播统计学导论
第2章 常用统计概念简介
第2部分 传播研究设计中的统计方法
第3章 研究主题、模型与假设
第4章 分析单位的确定与设计
……
第3部分 传播研究资料收集和整理中的统计方法
第7章 资料收集中的质量控制
第8章 资料的编码、查错和统计预处理
……
第4部分 传播研究资料分析中的统计方法（一元与二元统计篇）
第10章 对总体的估算
第11章 群体间的差异性
……
第5部分 传播研究资料分析中的高级统计方法（多元统计篇）
第13章 复杂问题的简化与分组
第14章 因果关系研究
……
第6部分 传播统计学的应用实例
附录 常用统计用表
主要参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
按理，书评应该由读者写。这篇作者自我书评，应dadatitou(想见白泽)于2006-07-31在传媒学术论坛上的邀请而写：“要不祝先生再来自己评价一下你的《传播统计学》如何? 区区不才，本科时在数学系混了四年总算没有挂科，很想听听你怎麽讲的。”（http://bbs.mediachina.net/index_...
评分按理，书评应该由读者写。这篇作者自我书评，应dadatitou(想见白泽)于2006-07-31在传媒学术论坛上的邀请而写：“要不祝先生再来自己评价一下你的《传播统计学》如何? 区区不才，本科时在数学系混了四年总算没有挂科，很想听听你怎麽讲的。”（http://bbs.mediachina.net/index_...
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用户评价
这本书《传播统计学》的阅读体验非常独特，它不像我之前读过的其他统计学书籍那样，上来就是一堆公式和证明。相反，作者似乎非常了解读者可能遇到的困惑，因此在讲解每一个统计概念时，都会先引入一个引人入胜的传播学研究案例。比如，在介绍“卡方检验”时，作者不是直接给出公式，而是先描述了一个研究者想要探究不同性别对某一政治议题态度差异的场景。然后，作者会一步步解释，为什么我们需要用卡方检验来分析这种分类变量之间的关系，以及如何解读卡方检验的结果。这种“从问题到方法”的讲解模式，让我觉得非常自然和易于接受。我尤其欣赏书中对于“标准化”和“T分数”的解释，它们如何帮助我们比较不同量表、不同分布的数据，以便在跨文化传播研究或者比较不同调查问卷结果时，能够得到有意义的结论。此外，书中关于“贝叶斯统计”的介绍也让我耳目一新，它提供了一种与传统频率派统计不同的视角，尤其是在信息不完全或者需要不断更新认知的情况下，贝叶斯方法显得尤为强大。作者用非常生动的语言，解释了先验概率、似然函数和后验概率的概念，并且通过案例展示了它们在传播研究中的应用。这本书让我感觉不只是在学习统计学，更是在学习如何进行科学的传播研究，如何让我们的研究成果更具深度和价值。
评分这本书《传播统计学》让我体会到了统计学在现代传播研究中的核心地位，它不仅仅是数据分析的工具，更是构建严谨研究框架的基石。作者在讲解“时间序列分析”时，不仅仅是介绍了如何处理带有时间顺序的数据，更是结合了媒体内容生产、广告投放效果追踪等具体的传播研究案例，展示了时间序列分析在识别趋势、周期性波动和季节性变化等方面的能力。比如，分析某媒体在不同时间段的新闻报道量，或者某个品牌广告的投放频率如何影响其社交媒体上的讨论热度，这些都需要借助时间序列分析来完成。书中关于“因子分析”的讲解也让我对心理测量学在传播研究中的应用有了更深的理解。它如何帮助我们从一系列相关联的观测变量中，找出潜在的、更抽象的“因子”，例如，通过对一系列描述性词语的评价，来揭示受众对一个品牌的“情感认同”或“信任度”等潜在维度。作者在讲解这些模型时，极具耐心，并且始终围绕着传播学的核心问题展开。这本书不仅仅是传递知识，更重要的是塑造一种科学的研究思维，让我能够以更系统、更严谨的态度去面对传播领域的复杂问题。我感觉，这不仅仅是一本书，更是一次关于如何用数据说话的“思维启蒙”。
评分让我感到惊喜的是，《传播统计学》这本书在讲解复杂统计模型时，能够做到如此通俗易懂。我之前对“路径分析”和“结构方程模型”这些概念总是望而却步，觉得它们过于高深。但这本书用非常清晰的图示和具体的传播研究案例，将这些模型进行了剖析。例如，在讲解路径分析时，作者会展示一个模型，来探究社交媒体使用时长、用户参与度、以及对特定信息的认知深度之间可能存在的直接和间接影响关系。通过分解这些路径，我们可以更清楚地看到信息是如何一步步地影响受众的。书中对于“中介效应”和“调节效应”的解释也十分到位，它们如何帮助我们理解传播过程中的复杂机制。例如，某个广告的效果可能不仅仅是直接作用于消费者的购买意愿，而是通过影响消费者对品牌的认知，再进而影响购买意愿，这就是一种中介效应。而调节效应则意味着，这种影响关系在不同条件下会发生变化，比如在年轻群体和老年群体中，同一条广告信息的效果可能完全不同。这本书的价值在于，它不仅提供了统计学的工具，更重要的是，它教会了我如何运用这些工具来构建和检验传播领域的理论模型，如何从数据中挖掘出更深层次的含义，从而推动传播研究的进步。
评分阅读《传播统计学》这本书，我最大的收获是它让我能够更批判性地看待传播领域中的各种数据和研究结果。作者并没有一味地教导读者如何进行分析，而是更强调了对数据来源、研究方法、以及结果解释的审慎态度。在讲解“统计陷阱”和“数据误读”时，作者列举了很多生动的案例，比如如何通过选择性地报告数据、误用统计图表等方式来误导读者。这让我深刻意识到，即使是看似客观的数字，也可能隐藏着主观的操纵。书中关于“实验设计”的讨论也让我受益匪浅，它详细介绍了在传播研究中如何设计有效的实验，比如随机分组、对照组的设置、以及如何控制无关变量的影响。这对于我理解一些广告效果评估、媒介传播效果测试等研究的严谨性至关重要。作者还强调了在传播研究中，我们需要不断地反思和迭代我们的研究设计，以便获得更可靠、更有说服力的结果。这本书让我看到了统计学不仅仅是一种技术，更是一种严谨的研究态度和科学的思维方式。它教会我如何去质疑，如何去验证，如何去从纷繁复杂的数据中辨别出真正有价值的信息。
评分我一直对数据分析在传播策略制定中的作用很感兴趣，但苦于没有系统性的学习。终于在朋友的推荐下，我入手了《传播统计学》。这本书的结构非常合理，它并没有一开始就抛出大量的理论，而是从传播学的基本概念入手，比如“信息传播的模式”、“受众分析”等，然后巧妙地将统计学工具融入到这些概念的解析中。在探讨“受众特征分析”时，作者深入浅出地介绍了如何运用描述性统计来刻画受众的人口统计学特征、心理特征、行为特征等。书中举了很多贴近现实的例子，比如分析电视节目收视率的构成，或者研究社交媒体用户的使用习惯。我特别喜欢书中关于“相关性”和“因果性”的区分，这在传播研究中是至关重要的。作者通过详细的案例分析，阐述了仅仅看到两个变量之间存在相关性，并不能直接推断出其中一个变量导致了另一个变量的变化。例如，研究发现吃某种零食的人群观看某类电视节目的人数更多，但这并不意味着吃零食导致了看电视，可能两者都受到第三个因素的影响。书中还花了大量篇幅讲解回归分析，以及如何通过回归分析来预测传播效果，比如广告投入与销售额之间的关系。我惊讶于统计学竟然能够如此精确地量化这些复杂的关系。这本书没有仅仅停留在理论层面，而是提供了很多实操性的指导，让我对接下来的数据分析实践充满信心。感觉这本书就像是一个工具箱，里面装满了各种实用的统计学工具，而作者更是耐心地教我如何使用这些工具来解决传播研究中的实际问题。
评分在阅读《传播统计学》的过程中，我最深刻的感受是它打破了我对统计学“枯燥”、“难以理解”的刻板印象。作者以一种非常人性化的方式，将统计学与传播学的实际应用紧密地结合起来。比如，在讲解“假设检验”时，作者并没有直接抛出P值、显著性水平这些术语，而是先构建了一个生动的研究情境：一个传播机构想要测试一种新的广告文案是否比旧的更能吸引目标受众。然后，作者会详细解释为什么我们需要“检验”我们的假设，以及如何通过收集数据来判断这个假设是否成立。书中对于“统计显著性”的解释尤为精彩，它用非常直观的比喻，比如抛硬币的例子，来阐释偶然性和必然性之间的界限，让我们能够理解一个结果是否真的有意义，还是仅仅是随机波动。此外，书中对“信度”和“效度”的讨论也让我受益匪浅。在传播研究中，我们经常需要设计问卷来测量一些抽象的概念，比如态度、认知等。这本书非常详细地介绍了如何通过统计方法来评估问卷的信度和效度，确保我们测量到的数据是真实可靠的。这对于任何想要进行严谨传播研究的人来说，都是至关重要的。这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是它提供了一套科学的研究方法论，让我能够更有条理、更系统地思考和解决传播研究中的问题。我感觉就像获得了一双“透视眼”，能够看穿数据背后的真相。
评分最近终于有时间翻开《传播统计学》这本书，说实话，一开始我对“统计学”这个词总有一种畏惧感，感觉会充斥着复杂的公式和晦涩的概念。但这本书完全颠覆了我的认知。它并没有上来就堆砌那些令人头晕目眩的数学符号，而是从传播学的实际应用场景出发，循序渐进地引导读者进入统计的世界。举个例子，书中在讲解“抽样”的时候，不是直接给出抽样方法的定义，而是先描绘了一个假设的传播研究场景：一个研究者想要了解某个特定群体对某一新媒体平台的看法。然后，作者会详细分析如果直接调查所有人会面临的困难，从而引出抽样的必要性。接着，书中又用非常生动的语言和清晰的图示，解释了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同方法的原理和适用条件，并且会结合具体的传播研究案例，比如市场调研、民意测验等，来展示这些抽样方法是如何被应用的。更重要的是，作者并没有回避统计学本身的严谨性，而是用一种非常易于理解的方式，解释了为什么需要遵循这些规则，以及违反规则可能带来的偏差。我尤其欣赏书中对于“误差”的讨论，它不是简单地告诉我们有误差，而是深入浅出地分析了系统误差和随机误差的区别，以及如何尽量减去或控制这些误差，以保证研究结果的有效性。这对于我这样初次接触统计学的人来说，简直是及时雨。我感觉这本书更像是一位经验丰富的传播学导师，带着我一步步去探索如何用数据说话，如何让我们的传播研究更具说服力。它真的改变了我对统计学的看法，让我看到了统计学在传播领域的神奇力量，也让我对接下来的学习充满了期待。
评分《传播统计学》这本书给我的最大启示，是它如何将抽象的统计概念落地到具体的传播场景中。我一直以为统计学离我们很遥远，但这本书让我看到，无论是在传统的媒体传播，还是在当下蓬勃发展的数字媒体领域，统计学都扮演着至关重要的角色。书中在介绍“方差分析”时，不仅仅是讲解了ANOVA的原理，更是结合了不同传播渠道对广告效果影响的比较研究。例如，作者会分析比较电视广告、网络广告和社交媒体广告在不同目标群体中的触达率和转化率，然后通过方差分析来判断不同传播渠道之间是否存在显著差异。这对于我这种在市场营销领域工作的人来说，非常有启发性，让我能够更科学地分配广告预算，选择最有效的传播渠道。书中关于“聚类分析”的讲解也让我印象深刻，它如何帮助我们识别出具有相似传播特征的受众群体，从而实现更精准的传播。举个例子，通过分析用户的社交媒体互动行为、内容偏好等数据，聚类分析可以将用户分成不同的“社群”，然后我们可以针对每个社群设计个性化的传播内容，大大提高传播的效率和效果。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”，它建立了我对于统计学在传播领域应用逻辑的清晰认知，让我从“知其然”提升到了“知其所以然”。
评分《传播统计学》这本书，真的是我近期阅读过的最实用、最有启发性的一本学术著作了。它并没有高高在上地讲述理论，而是将读者置于一个充满挑战的传播研究情境中，然后一步步引导你如何运用统计学来解决问题。我尤其喜欢书中关于“置信区间”的讲解。它不是简单地告诉我们什么是置信区间，而是通过大量的例子，来解释为什么我们需要置信区间，以及如何通过它来表达我们研究结果的不确定性。例如，一项民意调查的结果，不仅仅是给出一个百分比，更重要的是告诉我们这个百分比有多少把握是准确的，这也就是我们常说的“误差范围”。书中用非常直观的方式，解释了样本量、离散程度等因素如何影响置信区间的宽度，从而帮助我们更审慎地解读研究结果。此外，书中对“多元回归”的讲解也让我受益匪浅。在传播研究中，我们往往需要同时考虑多个因素对结果的影响，而多元回归正是解决这一问题的强大工具。作者通过分析社交媒体用户的评论数量、点赞数量、分享数量等多个变量，如何共同影响他们对某一事件的认知程度，详细展示了多元回归在识别关键影响因素和量化它们的作用方面的能力。这本书真的让我看到了统计学作为一种科学的思维方式，在传播领域的无尽潜力。
评分《传播统计学》这本书，让我彻底打消了对统计学“枯燥乏味”的顾虑。作者以一种极其生动且充满逻辑性的方式，将统计学与传播学的现实需求紧密地联系在一起。我印象最深刻的是，书中在探讨“网络分析”时，不仅仅介绍了如何计算中心性度量（如度中心性、介数中心性），更是深入分析了这些指标在理解信息传播路径、识别关键意见领袖（KOL）等传播学问题中的实际意义。例如，作者会用一个社交媒体讨论的例子，来展示哪些用户因为连接了更多的用户，或者处于信息传递的关键节点，而成为信息传播的“枢纽”，从而为传播策略的制定提供了明确的依据。书中关于“主题模型”的讲解也让我眼前一亮，它如何帮助我们从海量的文本数据中，自动发现潜在的主题和讨论焦点，这对于分析用户反馈、监测舆情、或者理解公众对某个事件的关注点，都具有极其重要的价值。作者在讲解这些复杂模型时，并没有回避其背后的数学原理，而是用一种非常易于理解的方式，将数学模型与实际应用场景融会贯通。这本书真的让我看到了统计学在洞察传播现象、优化传播策略方面的强大力量，它让我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更是在掌握一种发现传播规律的“超能力”。
评分脑壳无限大……
评分该有的方法都有了
评分做传播方向学术性研究前必须膜拜的一位大神
评分啊 啊 啊 我觉得我严重偏离了我的人文传统 中间未读 不能读
评分因为出自几个老师的手笔，所以结构很不一样。个人很喜欢祝建华老师写的那几章。
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